近年来,生物识别技术得到广泛的关注,被认为是自动身份识别的最终技术。其中自动指纹识别技术是目前最成熟的生物识别技术,具有广阔的发展前景。 指纹唯一性和稳定性被人们用来当作鉴别个人身份的主要依据。自动指纹识别系统是基于计算机来进行指纹识别的技术,可以方便、高效、安全、可靠地应用在金融安全、数据加密、电子商务等各个领域,并将在我们的生产和生活中发挥越来越重要的作用。 本文的内容描述了自动指纹识别系统的设计和工作过程,按照设计过程,该系统主要包括三个大部分:指纹图像的预处理、特征提取以及模式匹配。 指纹图像的预处理过程一般包括灰度图滤波去噪、二值化、二值化图像去噪、细化和细化后去噪五个部分。本文先基于指纹的方向图设计出方向滤波器对原图像进行滤波去噪,然后使用局部平滑阈值自适应二值化算法,对灰度图像进行二值化处理,并采用快速傅氏变换对所得到的二值化图像进行滤波去噪操作。接下来使用细化模板对二值化图像进行细化,并针对细化图中各种噪声的拓扑结构将其滤除。 指纹图像的特征提取主要是提取指纹的细节特征及其位置。本文先采用脊线跟踪法将指纹图中的细节特征全部找出来,再对每个细节特征进行验证,尽量去除伪特征点。然后采用求Poincare Index值的方法确定指纹的中心点,并作为参照点来确定每个特征点相对参照点的位置。 指纹图像的匹配过程包括了图像校准和细节匹配两个部分。首先,找到输入图像和模板图像的参照点对,然后将两幅图像中的细节特征点相对于各自的参照点转化为极坐标形式,然后进行比对,最终确定两幅图像是否来自于同一手指。 本文对自动指纹识别中的预处理技术、指纹分类算法以及匹配算法进行了研究,并在指纹预处理及指纹分类等算法上有所改进,所提算法都经实验证明是准确有效的,有一定的理论价值和实际应用价值。